[發明專利]無線定位裝置有效
| 申請號: | 201610143269.4 | 申請日: | 2016-03-14 |
| 公開(公告)號: | CN105933858B | 公開(公告)日: | 2017-07-07 |
| 發明(設計)人: | 沈衛杰;趙海波;曹慶華 | 申請(專利權)人: | 上海劍橋科技股份有限公司 |
| 主分類號: | H04W4/02 | 分類號: | H04W4/02;H04W64/00 |
| 代理公司: | 上海弼興律師事務所31283 | 代理人: | 胡美強,王聰 |
| 地址: | 201114 上海市閔*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 無線 定位 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及一種無線定位裝置,屬于電子技術領域。
背景技術
現有的室外的定位較多的使用的是GPS、2G/3G/4G信號網絡或熱點網絡來定位,而室內因為環境更復雜,無線的多徑和衰落更明顯,所以室內定位的方法完全不同于室外的定位方法。室內無線定位系統較多的是采用多個AP(Access Point,無線接入點)的劃區和多個相鄰AP(一般三個或以上)來通過無線終端到多個AP的RSSI(Received Signal Strength Indication),通過三邊(角)定位,確定終端(或持有終端人員)的位置,這種方式比較簡單,但是定位的精度十分依賴RSSI的精度,而RSSI在一般的設備并不精準,同時該值受到無線衰落和多徑的影響室內比室外更大,并不能以信號RSSI強度完全等同于距離遠近,所以目前的定位精度一般不太高;室內無線定位還有的方法是借用室外類似的方法,例如ToA(Time of Arrival,到達時間),TDoA(Time Difference of Arrival,到達時間差)等方法,但是因為普通的AP無法提供GPS一樣的精確的時鐘精度,所以得到的定位精度一般較差;還有一種方法通過指紋比對,來確定位置,但是因為十分依賴校準過程,如果操作時的環境和校準時有較大區別,會大大影響定位的精度;最后一種是采用軌跡預測的方式來做室內定位,因為軌跡預測是基于之前的軌跡和當前的參數,來預測未來的方向,這種方法可以通過復雜的算法,有效地平滑無線多徑和衰落等突發干擾,但是問題是算法十分復雜,無法做到實時性和快速性。
軌跡預測的基本原理是由當前位置點,通過各種參數(各個AP區域,歷史軌跡,目標的方向、速率和加速度,建筑地圖,ToA和TDoA等等部分或全部),形成若干個特征向量,由這些特征向量,來預測未來的方向與速率等參數,通過對當前位置、未來方向、未來速度和未來加速度等擬合出來下一刻的位置。因為當前位置相當于是歷史的記憶,故能有效的平滑單純通過功率RSSI帶來的精度和跳變的問題;同時因為各種參數能有效地修正位置,也就是能得到修正的較好的當前的位置,故定位精度比較高;(對于起始位置定位,有相當可能通過特征向量和軌跡判斷某人在一個特定的位置,例如自己的座位上,從而可以獲得十分精確的起始點位置)。通常的軌跡預測算法比較復雜,所以無法實時擬合出來位置,只能作為非實時的后臺運行。
發明內容
本發明要解決的技術問題是為了克服現有的軌跡預測算法實時性不足的缺陷,提供一種基于硬件設計的無線定位裝置。
本發明是通過以下技術方案解決上述技術問題的:
一種無線定位裝置,其特點是,包括:第一反應模塊;
所述第一反應模塊包括:第一定位模塊、特征向量選取模塊、軌跡預測模塊和軌跡修正與定位輸出模塊;
所述第一定位模塊用于輸出定位的初始值;
所述特征向量選取模塊用于配置和選取特征向量;
所述軌跡預測模塊用于建立特征向量與預測值的第一映射關系,還用于以特征向量作為標識信息,查找具有第一映射關系的預測值,輸出定位的修正值;
所述軌跡修正與定位輸出模塊用于結合所述初始值和所述修正值得到定位的位置。
較佳地,所述第一定位模塊用于通過多個AP的三邊或三角定位或指紋比對算法定位,將定位結果作為定位的初始值并輸出。
較佳地,所述特征向量選取模塊還用于獲取參數,生成特征向量。
較佳地,所述軌跡修正與定位輸出模塊還用于在所述預測值與所述初始值的差值超過預定閾值時調用所述第一定位模塊輸出新的初始值作為預測值。
較佳地,所述第一映射關系包括多個特征向量與預測值的子映射關系,多個第一映射關系還構成映射關系組,多個映射關系組還構成映射關系陣列。
較佳地,所述以特征向量作為標識信息,查找具有第一映射關系的預測值包括:
查找與特征向量具有完全的第一映射關系的預測值,所述完全的第一映射關系是指包括的子映射關系均與特征向量具有一一對應的映射關系;
和/或,查找與特征向量具有部分的第一映射關系的預測值,所述部分的第一映射關系是指包括的子映射關系不完全與特征向量具有一一對應的映射關系。
較佳地,所述無線定位裝置還包括:第二反應模塊;
所述第二反應模塊用于建立選取的特征向量與歷史值的第二映射關系;
所述軌跡預測模塊還包括:權值和優先級篩選模塊;
所述權值和優先級篩選模塊用于比對第一映射關系與第二映射關系,修改所述第一映射關系。
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